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客户支持
不只是聊天那么简单，Kylie.ai 用 AI 技术帮助企业进行客户支持
商务决策远比简单聊天复杂，和chatbots相比，Kylie.ai 将工作能力提升到了另外一个层级
Chatbots技术带来的即时讯息回复被视为下一代客户服务的媒介，也越来越得到企业的重视，借助这类技术，后台客服人员的团队配置得以减轻，转由聊天机器人来解决客户方的要求或提问。伴随着 AI 技术的发展，越来越多的企业用户开始关注 AI 在改善服务体验中的潜力，期待 AI 能够提供更高水平的问题解决能力。
Kylie.ai 是一家获得Y Combinator Fellowship 资助的创业公司，创始人 Jamasen Rodriguez 和 Sinan Ozdemir 表示，Kylie.ai 能够了解客户投诉时的不同情境和情绪，并在公司的数据库中选择合适的响应方式。
Kylie.ai 的最大特点在于跨平台。使用Kylie.ai 的用户需要将其接入到第三方企业服务平台中，如Zendesk、 Google、 Twitter、SAP 和 Salesforce等，这些平台上的信息流涵盖了企业和客户之间的交流。平台接入意味着 Kylie.ai 可以大量接触到企业和客户的交流信息，在前期，问题经过工作人员进行审核和处理后由Kylie.ai 进行信息回复，在这一阶段 Kylie 虽然并没有接触到核心的信息处理环节，但是对工作人员的处理流程和决策的监控是 Kylie 作为 AI 的深度学习过程。经过大量重复性问题训练后，AI 便可以独立进行客户支持工作，对不同的诉求进行自动回复。而这些工作也是跨平台的。同时也能保证24 X 7 的服务时效。
聊天机器人的数据来源一般是从大量的对话中学习得来的，这些对话可以没有特定的主题，Kylie.ai 的学习过程囊括了大量的商务交流，很显然，Kylie.ai 需要面对的问题的情境性更强。
客户支持远比简单聊天的客服工作复杂，和chatbots相比，Kylie.ai 将工作能力提升到了另外一个层级：
从内容层面上， Kylie.ai 所面对的信息的将更佳复杂、量级也更为庞大。
对合作客户支持的情境是十分复杂的，同时要考虑到各类因素。目前这类问题的响应过程需要客户支持人员根据客户要求查询资料后，由高级业务人员再作出决定，而现在，借助大量的“学习积累”，多个工作人员的协作由 Kylie 代替。
对于企业来说，将 AI 应用到更宽泛的场景中有诸多便利：
由于工作人员的工作能力水平对客户支持水平的影响较大，不掺杂情感因素的 AI 技术能够帮助企业剔除这些不可控因素，效率之外更多质量
用 AI 技术来完成和客户之间的支持对接意味着团队的缩减，管理成本的降低
借助 AI 的协助，工作人员有更多精力专注那些复杂问题
虽然愿景美好，但客户支持工作的不确定性难以量化，加重 AI 在企业经营中的角色对于企业运营而言试错成本高，面对纯理性的 AI，理性的企业家们或许并不是那么放心。
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